Interventions to improve delivery of isoniazid preventive therapy: an overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uptake of isoniazid preventive therapy (IPT) to prevent tuberculosis has been poor, particularly in the highest risk populations. Interventions to improve IPT delivery could promote implementation. The large number of existing systematic reviews on treatment adherence has made drawing conclusions a challenge. To provide decision makers with the evidence they need, we performed an overview of systematic reviews to compare different organizational interventions to improve IPT delivery as measured by treatment completion among those at highest risk for the development of TB disease, namely child contacts or HIV-infected individuals. METHODS: We searched the Cochrane Database of Systematic Reviews, the Database of Abstracts of Reviews of Effects (DARE), and MEDLINE up to August 15, 2012. Two authors used a standardized data extraction form and the AMSTAR instrument to independently assess each review. RESULTS: Six reviews met inclusion criteria. Interventions included changes in the setting/site of IPT delivery, use of quality monitoring mechanisms (e.g., directly observed therapy), IPT delivery integration into other healthcare services, and use of lay health workers. Most reviews reported a combination of outcomes related to IPT adherence and treatment completion rate but without a baseline or comparison rate. Generally, we found limited evidence to demonstrate that the studied interventions improved treatment completion. CONCLUSIONS: While most of the interventions were not shown to improve IPT completion, integration of tuberculosis and HIV services yielded high treatment completion rates in some settings. The lack of data from high burden TB settings limits applicability. Further research to assess different IPT delivery interventions, including those that address barriers to care in at-risk populations, is urgently needed to identify the most effective practices for IPT delivery and TB control in high TB burden settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».